风格迁移(2)-Fast Style Transfer

X为输入图片

fw 风格迁移的网络

yc就是X

ys是风格后的图片

y帽为输入图片X经过fw 风格迁移的网络生成的图片 y帽在内容上与yc相类似,在风格上与ys相类似。

Fast Style Transfer的训练步骤如下:

1 输入一张图片x到fw中得到结果y帽

2 将y帽与yc输入到loss network(VGG-16)中,计算它的relu3_3的输出,并计算它们的均方误差作为content loss

3 将y帽与ys输入到loss network(VGG-16)中,计算它的relu1_2,relu2_2,relu3_3,relu4_3的输出,再计算它们的Gram Matrix的均方误差作为style loss 

4 两个损失相加,并反向传播。更新fw的参数,固定loss network不动。

5 回到第一步,重新训练fw.

简单的数学原理如下:

源码地址:https://github.com/jcjohnson/neural-style

参考博客及书籍:

1 深度学习框架pytorch入门及实践 陈云

2 https://blog.csdn.net/Hungryof/article/details/53981959

原文地址:https://www.cnblogs.com/dudu1992/p/9123154.html

时间: 2024-11-08 23:44:08

风格迁移(2)-Fast Style Transfer的相关文章

谈谈图像的style transfer(二)

总说 主要从几个方面来进行说明吧 - 加快transfer的速度 - 让transfer的效果看起来更加visual-pleasing - 其他的一些方面 - 用GAN来做 加快style stransfer 谈谈图像的Style Transfer(一) 这里写了 Neural style以及fast neural style. 在超越fast style transfer--任意风格图和内容图0.1秒出结果已经可以将转换做到实时.这篇的一个主要的问题是耗费的大部分时间是在提取隐藏层的patch

图像风格转换(Image style transfer)

图像风格转换是最近新兴起的一种基于深度学习的技术,它的出现一方面是占了卷积神经网络的天时,卷积神经网络所带来的对图像特征的高层特征的抽取使得风格和内容的分离成为了可能.另一方面则可能是作者的灵感,内容的表示是卷积神经网络所擅长,但风格却不是,如何保持内容而转换风格则是本文所要讲述的. 本篇属于论文阅读笔记系列.论文即[1]. 引入 风格转换属于纹理转换问题,纹理转换问题在之前采用的是一些非参方法,通过一些专有的固定的方法来渲染. 传统的方法的问题在于只能提取底层特征而非高层抽象特征.随着CNN的

风格迁移学习三

论文: Instance Normalization: The Missing Ingredient for Fast Stylization 提出背景: 在论文<Image style transfer using convolutional neural networks>中提出了风格迁移算法,将一个图像的风格转移到另一个图像中,这个被风格化的图像同时匹配风格图和内容图,风格统计和内容统计都是从预训练好的用于图像分类的深度神经网络中提取出来的.风格统计是从浅层提取的,并且在空间位置上是均匀

Rest风格WEB服务(Rest Style Web Service)的真相

http://blog.csdn.net/jia20003/article/details/8365585 Rest风格WEB服务(Rest Style Web Service)的真相 分类: J2EE2012-12-21 21:55 6103人阅读 评论(2) 收藏 举报 写这篇文章是目的不是介绍Web-Service, 而是从Restful Web Service说起来剖析一下 什么才是真正的Restful Style的架构与协议,从而更好的理解web服务的设计理念与架 构本质. 一:Web

Perceptual losses for real-time style transfer and super-resolution(by_xiao jian)

Perceptual losses for real-time style transfer and super-resolution,2016 ECCV https://cs.stanford.edu/people/jcjohns/eccv16/ 官方源码Torch:https://github.com/jcjohnson/fast-neural-style 其他程序Tensorflow:https://github.com/lengstrom/fast-style-transfer,实现细节

机器学习:利用卷积神经网络实现图像风格迁移 (一)

相信很多人都对之前大名鼎鼎的 Prisma 早有耳闻,Prisma 能够将一张普通的图像转换成各种艺术风格的图像,今天,我们将要介绍一下Prisma 这款软件背后的算法原理.就是发表于 2016 CVPR 一篇文章, " Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks" 算法的流程图主要如下: 总得来说,就是利用一个训练好的卷积神经网络 VGG-19,这个网络在ImageNet 上已经训练过了. 给定一张风格图像 a 和

Keras实现风格迁移

风格迁移 风格迁移算法经历多次定义和更新,现在应用在许多智能手机APP上. 风格迁移在保留目标图片内容的基础上,将图片风格引用在目标图片上. 风格本质上是指在各种空间尺度上图像中的纹理,颜色和视觉图案;内容是图像的高级宏观结构. 实现风格迁移背后的关键概念与所有深度学习算法的核心相同:定义了一个损失函数来指定想要实现的目标,并最大限度地减少这种损失. 知道自己想要实现的目标:在采用参考图像的样式的同时保留原始图像的内容.如果我们能够在数学上定义内容和样式,那么最小化的适当损失函数将是以下内容:

CS231n assignment3 Q4 Style Transfer

"Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks" (Gatys et al., CVPR 2015). 复现这一篇论文中的代码 loss由三部分组成,内容loss,风格loss,正则化loss,其中风格loss使用gram矩阵. Content loss def content_loss(content_weight, content_current, content_original): ""&q

风格迁移算法

最近推导了一些机器学习入门的算法,老是搞那些数学知识,搞的自己都没信心和新区了.今天学着玩点有趣好玩的. 图像的艺术风格迁移算法,算是一个简单有趣,而且一般人都能看得到效果的算法.图像艺术风格迁移,简单的理解,就是找一个照片作为内容,然后把这个照片换成梵高或者毕加索等制定的风格.关于图像艺术风格迁移的一些历史和知识,大家可以看看这篇文章:图像风格迁移(Neural Style)简史. 思路 风格迁移的大概思路是:我们需要准备两张图片.一张是我们将要输出的内容图片,另外一张是我们需要模仿的风格图片